论文研究-时间选择性衰落信道下的空时多普勒编码.pdf

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路由和负载均衡是P2P计算网格的两个技术难题,由于P2P网络的分布性和动态性,以及缺乏统一的中心控制,使得传统的路由和负载均衡算法不能应用于P2P网络。提出了一种源自蚁群智能的混合路由和负载均衡算法,通过移动代理,即人工蚂蚁在节点间移动时所释放的信息素来作为路由和任务调度的依据。仿真结果表明该算法是有效的,且适用于具有分散和自组织特性的P2P网络。
吴湘宁,胡成玉,汪渊,等:P2P计算网格路由和负载均衡算法 2007,43(32)107 节点Nκ的运算资源包括CPU数目和MIPS( Million in-止某些优质节点的信息素值增长过高,从而给其他节点更多被 struction Per Second,百万条指令/秒)、存储容量M灬k、内存容选作目标节点的机会。 量Mm、通信能力C。负载情况用下一作业预期启动时间 (7) 7mub来表示,即新到达作业可以开始执行的时间,等于Nk 当前作业队列中现有作业全部处理时间的总和。为方便计算,3仿真分析 这些参数可以按照一定权重合并为一个属性,称为节点Nk的 结合本文给出的算法,利用网络仿真工具 OMNeT++5进行 固冇计算能力ηk,合并规则如公式(4)所示。式中MPS(i)表示了仿真,生成了一个30个节点的P2P计算网格,节点间链路带 第i个CPU的MBS值,ω至ω分别为各个参数的权重系数:宽1Mb/s≤B≤100Mb/s,每个节点上有4个用户,1≤CPU≤2 mk=w 2 MIPS(i)+@2Mos +@, M xkemanto4C'+ MIPS=500,100G≤Mk≤500T,5G≤MMkm≤10T,1Mb/s≤ (4) 0.2+Start nex io C≤100Mbs。每个用户生成0到10个作业请求,每个作业的 节点Nk的信息素浓度体现了N处理作业的历史信息,其运算负载从4×102到1×104条指令不等,内存等要求在一定范 初始值等于ηk,随后会随Nk所承担负载的情况而变化。 围内随机产生。主要参数为0=0.4,A=0.6,0=0.5,B=0.5,/=0.2, (1)当前节点收到本地用户提交的新作业请求后,根据任=0.25。仿真结果如图3和图4所示。 务对MIPS、存储容量、内存容量、通信能力的要求,从负载信息 20 表中挑选所有满足条件的节点,构成一个候选目标节点集合 16 12 (2)按公式(5)分别计算Ud中每个候选目标节点u的 选择概率P,并选择概率P最大的节点作为目标节点N式中 π是u的信息素浓度,”是u的固有计算能力。αβ是常量,分 4 11120 别代表历史信息素以及资源固有计算能力的重要性 时间/100s IT. In P 图3路由平均跳数随时间变化图 (5) ∑(rF[mP) 5000 同路由策略一样,为了防止发生停滞现象,即作业总是被 4000 集中分配在信息素浓度最强的节点上而造成该节点超载,在作 解3000 业分配策略上有意加上一定的噪音,以增加新分配方案的可能 温2000 性。这里设置一个常数2,0</x1,称为作业分配噪音因子,当前 屉1000 节点在选择目标节点时,有概率为彡的可能是从候选节点中随 机选择一个目标节点,还有概率(1-2)的可能是根据负载信息 节点号 表中候选节点的运算资源信息和信息素浓度信息,计算选择概 ■承担的负载口提交的负载 率P来决定目标节点。 图4各节点提交和承担的负载量对比图 (3)按公式(6)修改目标节点N所对应行上的信息素rD 由图3可看出,经过一段时间以后,数据包路由所需经过 式中Q为常数,是比值调节因子,T是刚分配给N的新作业的节点数明显减少,主要原因在于探路蚂蚁不断释放的信息素 的预计执行时间。 实现了优质路径在路由表中的正反馈,从而提高了路由效率。 T=T+△Tp△Tp= (6) 在图4中,各个节点上提交的负载(以102条指令为单位) T 是随机变化的,150个时钟周期后,负载基本上被合理地分配 (4)当前节点将新任务发送到目标节点ND上,若N成功到各个节点上,其中双CPU节点承担的负载接近单CPU节点 完成任务并返回结果,则将当前节点负载信息表rm中N对的两倍,说明优质计算资源得到了充分利用,网格总体的计算 应的信息素值提高到原来的pm倍,pmm=105,称为奖励因效率得到提高。 子。若由于故障等原因作业超时仍未完成,则将N对应的信息 实验结果还表明,信息素浓度需要设置一定的上限以防溢 素值减少为原来的倍,pnm=0.95,称为惩罰因子。当前节出,若达到上限,可增加其挥发强度。另外,在网络拓扑结构 点还要将此次奖励和惩罚的信息夹带在下次发岀的探路蚂蚊和节点性能不是经常变动的情况下,可减少发出探路蚂蚁的 中以通知其他节点同步地修改N对应的信息素值。在网络上频率。 的数据包传递均采用前面介绍过的路由方法。 (5)若当前节点超时仍未收到某个节点N的探路蚂蚁,则4小结 将当前节点负载信息表rm中N所对应的行屏蔽,使Nk暂时 本文设计了一个基于蚁群智能的P2P计算网格路由及负 失去候选资格,直至重新收到№的探路蚂蚁后再行恢复。若过载均衡算法,该算法模拟自然界中的蚂蚁利用信息素完成复杂 段更长时间后仍未收到N的探路蚂蚁则将N所对应的行社会工作的机制,通过启发方式有效解决动态的、分布的P2P 从r中彻底删除 网格环境下的路由以及计算资源的平均分配问题。仿真结果表 (6所有蚁巢每隔一定的时间间隔Tm,按公式(7)将ra明,算法在P2P计算网格上路由及负载分配上取得理想效果。 表中所有的信息素进行挥发。p是常数,称为挥发系数,这里设不足之处在于路由方面只考虑跳数和带宽,未考虑链路的成 为0.005。若信息素值已小于0.003,则不再挥发。挥发技术可防 (下转240页)

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